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Enregistrement W2559617090 · doi:10.4043/27347-ms

Physical Ice Management Operations - Field Trials and Numerical Modeling

2016· article· en· W2559617090 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.

Notice bibliographique

RevueArctic Technology Conference · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueArctic and Antarctic ice dynamics
Établissements canadiensAker Arctic (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOperabilitySea iceEnvironmental scienceArcticSubmarine pipelineEnvironmental resource managementComputer scienceMarine engineeringMeteorologyEngineeringOceanographyGeologyGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Physical ice management is a critical element of station keeping operations in waters characterized by drifting sea ice: it minimizes ice related downtime. Ice management represents also an important cost driver for Arctic offshore developments. The ice management fleet needs to be assembled considering the particular site, season of interest and corresponding expected environmental conditions, the particular facility capabilities to operate in ice covered waters, and the desired operability of the entire system. The paper describes the physical ice management trials performed during the Offshore Newfoundland Research Expedition in April 2015. These trials were planned and executed with the purpose to generate data to support the development of numerical models for simulating key aspects of the ice management operation. The results of this paper are applicable to ice management fleet design. Particular focus is on Arctic and sub-Arctic areas characterized predominantly by open water, but still containing the risk of sea ice invasions, and vessels expected to operate in such areas. Results from the field trials are presented and discussed. The paper elaborates on the schemes for numerical modeling of ice management, the challenges, and how field trial data can support the development of effective simulation tools.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,787
Score d'incertitude au seuil0,553

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,027
Tête enseignante GPT0,256
Écart entre enseignants0,229 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle